Интеллектуальные информационные системы. Дубровин А.Д. - 162 стр.

      7.4. ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛРОВАНИЯ
                    ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ.

      В последнее десятилетие прошлого века новые импульсы к развитию получили
технологии разработки информационной модели предметной области (ПО) – основы
декларативной компоненты базы знаний ИИС.
      Эти технологии отличаются новизной не только в отношении методов представления
знаний, их структурирования и систематизации. Часть из них основаны на новых
концепциях построения моделей ПО. Рассмотрим наиболее развитые из этих технологий.
      Технология, основанная на концепции хранилища данных и управления
знаниями, появилась в связи со стремлением создателей ИИС устранить разрозненность,
разнотипность и противоречивость данных, аккумулируемых в базу знаний ИИС из внешних
баз данных общей и специальной направленности. Такие базы знаний, как правило,
характерны различиями терминологий, структур организации и языков описания данных.
      Хранилище данных определяется в этой технологии, как ориентированная на
конкретную предметную область и интерпретированная для нее интегрированная база
данных. Она создается на основе унификации терминологии и структур всех
аккумулированных в нее информационных массивов и систем (частных баз данных). Она не
корректируется службой администрации хранилища в течение определенного периода
времени (это время зависит от первоисточника тех или иных данных) и предназначается для
поддержки принятия управленческих решений. Данные в таком хранилище строго разнесены
по конкретным областям знаний, тем, где они впервые были сгенерированы. По замыслу
авторов данной концепции, хранилище данных должно представлять собой такую среду
накопления данных, которая во всех отношениях (языки описания и обработки данных,
внутренние и телекоммуникационные форматы, методы доступа и пр.) оптимизирована для
ответов на сложные аналитические запросы органа управления некой материальной
системой. При создании хранилища данных (ХД) особое значение придается следующим
процессам: извлечение данных из первоисточников, преобразование в удобную форму
представления, анализ и сопоставление данных, поступающих из разных источников.
Источники данных должны быть классифицированы по признакам территориальной
принадлежности, административного подчинения, степени достоверности, частоте
обновления, числу пользователей, степени конфиденциальности и типу системы управления
данными (СУБД). Вся эта информация используется для составления словаря метаданных
ХД. Словарь метаданных должен обеспечить корректную периодическую актуализацию ХД.
      Инструментальные средства анализа и обработки данных ХД ориентированы на
представление данных в виде элементарных триад . Для пользователя ИИС информация,
содержащаяся в ХД, должна быть представлена на основании анализа его запроса. Это
значит, что ХД должно семантически безупречно распознать смысл запроса, на каком языке
он бы ни был составлен, и дать пользователю ответ на языке, ему понятном. При этом
данные, взятые из ХД, должны быть соответствующим образом проанализированы и


                                                                                   197